package cn.icatw.leetcode.editor.cn;
//给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
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// 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
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// 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
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// 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
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// 示例 1：
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//输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
//输出：3
//解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
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// 示例 2：
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//输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
//输出：3
//解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
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// 示例 3：
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//输入：text1 = "abc", text2 = "def"
//输出：0
//解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
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// 提示：
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// 1 <= text1.length, text2.length <= 1000
// text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。
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// Related Topics 字符串 动态规划 👍 1602 👎 0


//Java：最长公共子序列
public class T1143_LongestCommonSubsequence{
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new T1143_LongestCommonSubsequence().new Solution();
        // TO TEST
    }
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int m = text1.length();
        int n = text2.length();
        // dp[i][j] 表示 text1[0..i-1] 和 text2[0..j-1] 的最长公共子序列的长度
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        // base case
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = 0;
        }
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            dp[0][i] = 0;
        }
        // 自底向上求解
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            char c1 = text1.charAt(i - 1);
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                char c2 = text2.charAt(j - 1);
                if (c1 == c2) {
                    // dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    // dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
